Учебники

16) Импорт данных в R

Март 18, 2020

Данные могут существовать в разных форматах. Для каждого формата R имеет определенную функцию и аргумент. В этом руководстве объясняется, как импортировать данные в R.

В этом уроке вы узнаете

Читать CSV

Одним из наиболее распространенных хранилищ данных являются форматы файлов .csv (значения, разделенные запятыми). R загружает массив библиотек во время запуска, включая пакет utils. Этот пакет удобен для открытия CSV-файлов в сочетании с функцией reading.csv (). Вот синтаксис для read.csv

read.csv(file, header = TRUE, sep = ",")

Аргумент :

  • file : PATH, где хранится файл
  • header : подтвердите, имеет ли файл заголовок или нет, по умолчанию заголовок установлен в TRUE
  • sep : символ, используемый для разделения переменной. По умолчанию `,`.

Мы будем читать данные файла с именем mtcats. CSV-файл хранится в Интернете. Если ваш файл .csv хранится локально, вы можете заменить PATH внутри фрагмента кода. Не забудьте обернуть его внутри ». PATH должен быть строковым значением.

Для пользователя Mac путь к папке загрузки: 

 "/Users/USERNAME/Downloads/FILENAME.csv"

Для пользователей Windows: 

"C:\Users\USERNAME\Downloads\FILENAME.csv"

Обратите внимание, что мы всегда должны указывать расширение имени файла.

  • .csv
  • .xlsx
  • .текст
  • …
PATH <- 'https://raw.githubusercontent.com/guru99-edu/R-Programming/master/mtcars.csv'                
df <- read.csv(PATH, header =  TRUE, sep = ',')
length(df)

Вывод: 

## [1] 12
class(df$X)

Вывод: 

## [1] "factor"

R по умолчанию возвращает значения символов как фактор. Мы можем отключить этот параметр, добавив stringsAsFactors = FALSE.

PATH <- 'https://raw.githubusercontent.com/guru99-edu/R-Programming/master/mtcars.csv'
df <-read.csv(PATH, header =TRUE, sep = ',', stringsAsFactors =FALSE)
class(df$X)

Вывод: 

## [1] "character"

Класс для переменной X теперь является символом.

Чтение файлов Excel

Файлы Excel очень популярны среди аналитиков данных. Таблицы просты в работе и гибки. R оснащен библиотекой readxl для импорта электронных таблиц Excel.

Используйте этот код 

require(readxl)

чтобы проверить, установлен ли readxl на вашем компьютере. Если вы устанавливаете r с помощью r-conda-essential, библиотека уже установлена. Вы должны увидеть в окне команд:

Вывод: 

Loading required package: readxl.

Если пакет не выходит, вы можете установить его с библиотекой conda или в терминале, используйте conda install -c mittner r-readxl.

Используйте следующую команду, чтобы загрузить библиотеку для импорта файлов Excel. 

library(readxl)

readxl_example ()

Мы используем примеры, включенные в пакет readxl во время этого урока.

Используйте код 

readxl_example()

чтобы увидеть все доступные таблицы в библиотеке.

Чтобы проверить расположение таблицы с именем clippy.xls, просто используйте 

readxl_example("geometry.xls")

Если вы устанавливаете R с помощью conda, электронные таблицы находятся в Anaconda3 / lib / R / library / readxl / extdata / filename.xls

read_excel ()

Функция read_excel () отлично подходит для открытия расширений xls и xlsx.

Синтаксис: 

read_excel(PATH, sheet = NULL, range= NULL, col_names = TRUE)
arguments:
-PATH: Path where the excel is located
-sheet: Select the sheet to import. By default, all
-range: Select the range to import. By default, all non-null cells
-col_names: Select the columns to import. By default, all non-null columns

Мы можем импортировать электронные таблицы из библиотеки readxl и посчитать количество столбцов на первом листе. 

# Store the path of `datasets.xlsx`
example <- readxl_example("datasets.xlsx")
# Import the spreadsheet
df <- read_excel(example)
# Count the number of columns
length(df)

Вывод: 

## [1] 5

excel_sheets ()

Файл datasets.xlsx состоит из 4 листов. Мы можем узнать, какие листы доступны в книге, используя функцию excel_sheets ()

example <- readxl_example("datasets.xlsx")

excel_sheets(example)

Вывод: 

[1] "iris"     "mtcars"   "chickwts" "quakes"

Если рабочий лист включает в себя много листов, легко выбрать конкретный лист, используя аргументы листа. Мы можем указать название листа или индекс листа. Мы можем проверить, возвращает ли обе функции один и тот же вывод с помощью метода unique ().

example <- readxl_example("datasets.xlsx")
quake <- read_excel(example, sheet = "quakes")
quake_1 <-read_excel(example, sheet = 4)
identical(quake, quake_1)

Вывод:

## [1] TRUE

Мы можем контролировать, какие ячейки читать 2 способами

  1. Используйте аргумент n_max для возврата n строк
  2. Используйте аргумент диапазона в сочетании с cell_rows или cell_cols

Например, мы устанавливаем n_max равным 5, чтобы импортировать первые пять строк. 

# Read the first five row: with header
iris <-read_excel(example, n_max =5, col_names =TRUE)

Если мы изменим col_names на FALSE, R автоматически создаст заголовки. 

# Read the first five row: without header
iris_no_header <-read_excel(example, n_max =5, col_names =FALSE)

iris_no_header

В фрейме данных iris_no_header R создал пять новых переменных с именами X__1, X__2, X__3, X__4 и X__5

Мы также можем использовать диапазон аргументов для выбора строк и столбцов в электронной таблице. В приведенном ниже коде мы используем стиль Excel, чтобы выбрать диапазон от A1 до B5.

# Read rows A1 to B5
example_1 <-read_excel(example, range = "A1:B5", col_names =TRUE)
dim(example_1)

Вывод: 

## [1] 4 2

Мы видим, что example_1 возвращает 4 строки с 2 столбцами. У набора данных есть заголовок, поэтому размер равен 4×2.

Во втором примере мы используем функцию cell_rows (), которая управляет диапазоном возвращаемых строк. Если мы хотим импортировать строки с 1 по 5, мы можем установить cell_rows (1: 5). Обратите внимание, что cell_rows (1: 5) возвращает тот же вывод, что и cell_rows (5: 1).

# Read rows 1 to 5
example_2 <-read_excel(example, range =cell_rows(1:5),col_names =TRUE)			
dim(example_2)

Вывод: 

## [1] 4 5

Однако example_2 представляет собой матрицу 4×5. Набор данных iris имеет 5 столбцов с заголовком. Мы возвращаем первые четыре строки с заголовком всех столбцов

Если мы хотим импортировать строки, которые не начинаются с первой строки, мы должны включить col_names = FALSE. Если мы используем range = cell_rows (2: 5), становится очевидно, что наш фрейм данных больше не имеет заголовка.

iris_row_with_header <-read_excel(example, range =cell_rows(2:3), col_names=TRUE)
iris_row_no_header <-read_excel(example, range =cell_rows(2:3),col_names =FALSE)

We can select the columns with the letter, like in Excel.
# Select columns A and B
col <-read_excel(example, range =cell_cols("A:B"))
dim(col)

Вывод: 

## [1] 150   2

Примечание: range = cell_cols («A: B»), возвращает выходные данные всех ячеек с ненулевым значением. Набор данных содержит 150 строк, поэтому read_excel () возвращает строки до 150. Это проверяется с помощью функции dim ().

read_excel () возвращает NA, когда в ячейке появляется символ без числового значения. Мы можем посчитать количество пропущенных значений с помощью комбинации двух функций

  1. сумма
  2. is.na

Вот код 

iris_na <-read_excel(example, na ="setosa")
sum(is.na(iris_na))

Вывод: 

## [1] 50

У нас пропущено 50 значений, которые являются строками, принадлежащими видам сетоз.

Импорт данных из другого статистического программного обеспечения

Мы будем импортировать различные файлы формата с пакетом небес. Этот пакет поддерживает программное обеспечение SAS, STATA и SPSS. Мы можем использовать следующую функцию для открытия различных типов наборов данных в соответствии с расширением файла:

  • SAS: read_sas ()
  • STATA: read_dta () (или read_stata (), которые идентичны)
  • SPSS: read_sav () или read_por (). Нам нужно проверить расширение

В этой функции требуется только один аргумент. Нам нужно знать ПУТЬ, где хранится файл. Вот и все, мы готовы открыть все файлы из SAS, STATA и SPSS. Эти три функции также принимают URL.

library(haven)

В гавань входит conda r-essential, в противном случае перейдите по ссылке или в терминале. conda установите -c conda-forge r-haven

Читать сас

Для нашего примера мы собираемся использовать набор входных данных из IDRE. 

PATH_sas <- 'https://github.com/guru99-edu/R-Programming/blob/master/binary.sas7bdat?raw=true'
df <- read_sas(PATH_sas)
head(df)

Вывод: 

## # A tibble: 6 x 4
##   ADMIT   GRE   GPA  RANK
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1     0   380  3.61     3
## 2     1   660  3.67     3
## 3     1   800  4.00     1
## 4     1   640  3.19     4
## 5     0   520  2.93     4
## 6     1   760  3.00     2

Читать STATA

Для файлов данных STATA вы можете использовать read_dta (). Мы используем точно такой же набор данных, но храним его в файле .dta.

PATH_stata <- 'https://github.com/guru99-edu/R-Programming/blob/master/binary.dta?raw=true'
df <- read_dta(PATH_stata)
head(df)

Вывод: 

## # A tibble: 6 x 4				
##   admit   gre   gpa  rank				
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>				
## 1     0   380  3.61     3				
## 2     1   660  3.67     3				
## 3     1   800  4.00     1				
## 4     1   640  3.19     4				
## 5     0   520  2.93     4				
## 6     1   760  3.00     2

Читать SPSS

Мы используем функцию read_sav (), чтобы открыть файл SPSS. Расширение файла «.sav»

PATH_spss <- 'https://github.com/guru99-edu/R-Programming/blob/master/binary.sav?raw=true'
df <- read_sav(PATH_spss)
head(df)

Вывод: 

## # A tibble: 6 x 4				
##   admit   gre   gpa  rank				
##   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>				
## 1     0   380  3.61     3				
## 2     1   660  3.67     3			
## 3     1   800  4.00     1				
## 4     1   640  3.19     4				
## 5     0   520  2.93     4				
## 6     1   760  3.00     2

Лучшие практики для импорта данных

Когда мы хотим импортировать данные в R, полезно реализовать следующий контрольный список. Это позволит легко импортировать данные в R:

  • Типичным форматом электронной таблицы является использование первых строк в качестве заголовка (обычно это имя переменной).
  • Избегайте именовать набор данных с пробелами; это может привести к интерпретации как отдельной переменной. В качестве альтернативы, предпочтите использовать «_» или «-».
  • Короткие имена являются предпочтительными
  • Не включайте символ в имя: то есть: exchange_rate _ $ _ € не правильно. Предпочитаю называть это: exchange_rate_dollar_euro
  • В противном случае используйте NA для пропущенных значений; нам нужно очистить формат позже.

Резюме

В следующей таблице приведены функции, которые необходимо использовать для импорта файлов различных типов в R. В первом столбце указана библиотека, связанная с этой функцией. Последний столбец ссылается на аргумент по умолчанию.

Библиотека

Задача

функция

Аргументы по умолчанию

Utils

Читать файл CSV

read.csv ()

file, header =, TRUE, sep = «,»

readxl

Прочитать EXCEL файл

read_excel ()

путь, диапазон = NULL, col_names = TRUE

убежище

Прочитать файл SAS

read_sas ()

дорожка

убежище

Читать файл STATA

read_stata ()

дорожка

убежище

Читать SPSS Филе

read_sav ()

дорожка

В следующей таблице показаны различные способы импорта выбора с помощью функции read_excel ().

функция

Цели

аргументы

read_excel ()

Прочитать количество строк

n_max = 10

Выберите строки и столбцы, как в Excel

диапазон = «A1: D10»

Выберите строки с индексами

range = cell_rows (1: 3)

Выберите столбцы с буквами

range = cell_cols («A: C»)

 

148
Share: